Diese Arbeit entspricht, abgesehen von kleineren redaktionellen An-
rungen, meiner der Medizinischen Fakultat der Universitat HAMBURG v-
gelegten Habilitationsschrift. Schon vor mehreren Jahren wurde ich von
Laboratoriumsmedizinern mit der Frage konfrontiert, wie man die bei der
Routinediagnostik anfallenden Datensatze von Patienten beurteilen muO,
damit die Rate der falsch positiven wie auch der falsch negativen
Entscheidungen maglichst klein gehalten wird. Eine genaue Analyse des
Problems zeigte, daO hierzu der Einsatz multivariater statistischer
Auswertungsmethoden unerlaOlich ist. Wesentlich fUr die richtige Be-
teilung eines Datensatzes ist die Kenntnis der korrelativen Abhang- keit
und der alters- und geschlechtsspezifischen Veranderungen dieser Werte
bei gesunden Referenzpersonen. Einleitend wird daher eine multivariable
PrUfgraOe zur Beurteilung der Datensatze vorgestellt, die aIle im Labor
gemessenen Werte berUcksi- tigt und die das Alter der Personen als
Regressorvariable enthalt. Diese Alterskorrektur erwies sich als
notwendig, weil die Normbereiche vieler klinisch - chemischer GraOen vom
Lebensalter abhanqen, Zur H- lei tung der PrUfgraOe wurde das Modell der
multivariaten Normalvert- lung zugrunde gelegt, das bei Referenzpersonen
naherungsweise fUr vie- 2 le GraOen erfUllt ist. Diese PrUfgraOe
beinhaltet ein dem T von HO- TELLI NG analoges AbstandsmaO. AnschlieOend
wird durch Partitionen der Datensatze in Untermengen v- sucht, das
Verhalten der PrUfgraOe bei sol chen Partitionen zu stud- reno Es wird
exemplarisch an ausgewahlten Krankheiten gezeigt, wie
krankheitsspezifische Muster aufgedeckt werden kannen, die man als -
strakte Syndrome deuten kann. Zur Berechnung solcher Muster wurde ein
Konzept benutzt, das als Prinzip yom "kollektivkonformen Verhalten"
formuliert wird.
